网上科普有关“豆瓣书评分和推荐靠谱吗？ ”话题很是火热，小编也是针对豆瓣书评分和推荐靠谱吗？寻找了一些与之相关的一些信息进行分析 ，如果能碰巧解决你现在面临的问题 ，希望能够帮助到您 。
豆瓣读书的评分有非常非常明显的分野，具体是哪个时期我没有详细考证 ，但豆瓣的老用户 ，尤其是经常使用豆瓣读书的用户都应该有个类似的体验：某一天，你在豆瓣读书上的新书推荐看到了一本貌似很有意思的 ，评分很高的书 。你把它买回家 ，读后却非常失望。至此，你突然意识到，某个时期之后出版的新书 ，它的豆瓣评分都是不可信的 。
譬如《未来简史》这本书籍 ，我之前看过这部书，觉得并不好看 ，对不起8.5的高分 。看了goodreads ，发现评分也只有3.69星 ，并不像豆瓣这样高（图一） ，就国内外对此书评价差别还挺大的。
而且 ，在亚马逊上还能看到截然相反的短评，有的人觉得这是“靠谱的未来预测 ” ，有的却说这本书籍"哗众取宠 ，没有科学支撑" （图二、图三）
另一方面，豆瓣上同样8.5分的书籍 ，比如《九故事》 ，《悟空传》，《庆余年》，我都觉得挺好看的 ，goodreads也都达到了4.15星的水平 。于是就有疑问 ，豆瓣书籍的评分是否可靠？会不会存在一些很多书籍的评分不中肯，影响的因素主要是哪些？针对此 ，我选取了部分不同年代 ，国内外不同出版社的不同书籍做了对比 。
1. 数据概况
选取2001-2017, 国内出版 的书籍。限制豆瓣评分人数在2W以上，一方面讨论大家较为熟悉 、主流的书籍 ，另一方面也尽量减少水军等的影响。总共997本 。通过借助中信云机器学习平台 ，我们对其中书籍的评分做了比较和展示，其评分分布图如下（图四）：
包含了很多我们耳熟能详的书籍 ，比如围城 、肖申克的救赎、百年孤独等等（下图五） 。
同时 ，我们通过应用中信云机器学习平台，对包含中信图书出版社在内的其它出版社出版的小说书籍 ，做了方差和评级分布图（如下图六所示） ，我们可以看到，中信小说的评分方范围在7分以上，STD差距主要分布在1.5-1.75之间 ，那让我们来看分析一下 ，到底评分的差异来自于什么？
2.评分的差异
2.1 未来简史VS时间简史
以上两本书（图七）的评分为例，两者评分相同 ，评价人数也很多（6K, 18K） ，但4星和2星的比例差别很大。什么意思呢？
● 时间简史：大家都觉得不错，所以评分集中在了4星
● 未来简史：同时有不少人觉得不错/较差 ，在2星和4星有不少的分布 。
也就是说 ， 尽管两者（平均）分数相同，但是背后的看法非常不同 ，评分差异很大 ， 这也正好对应了上面，未来简史出现两种截然相反的热评的情况 。
2.2 怎么衡量评分差异
评分分布的差异 ，可以用方差来衡量 ，计算方法如下：
也就是计算 评分偏离平均分的程度? 。下文使用标准差（STD），方差开方即可 。可以做出标准差（STD） - 豆瓣评分（Rating ）散点分布图（图九） 。为了便于比较，做标准差97%范围线。
可以看到时间简史和未来简史的STD差别确实很大 ，未来简史的标准差排在前3% ，争议性是巨大的，而时间简史则小很多 。那么我们可以设问
这些小说的分数相同 ，但同样好看/不好看吗？
比如 ，时间简史和的未来简史分数一样，但他们一样好看吗？
当然不是 。
如前面的比较 ，未来简史虽然评分较高 ，但其4星/2星和时间简史差别很大。为什么呢？大家可能早有耳闻，看评论也能看到 。通常 ，我们总是在讨论一本书籍评分的高低 ，只是平均分，当大家看法一致的时候 ，这个分数会很有参考价值 。如果 当评分差异很大（STD很大）的时候 ，这个分数的作用就有限了。
3.类别的差异
对于同一类别，不同的出版社，评分和标准差之间存在较大的差异 ，那么 ，对同一出版社，不同类别的书籍的评分 ，会有多少种形状呢？我们选取了中信出版社的图书部分做了数据分析 ，用K-Means，输入数据为四个评分等级的比例。实际可以把类别分得很细 ，这里简单分成4种 ，比较有代表性，结果如下（图十 、图十一）
需要注意的是 ，高STD的书籍因为其形状差异很大 ，并不适用于进行分类判定 。
从上图看出，在每个形状下 ，也能看到STD高/低的书籍 ，比如人人都该买保险 ，二手时间 等等，综合来看 ，中信出版的图书在评分的7.6-8.8的书 ，STD都是比较稳定的，没有波动特别大的情况 ，所以类别之间的评分差异其实相差也不大 。
4. 爆款图书评分的差异
我们针对中信出版社的历年舆情变化 ，图书爆款做了类比（如图十二）。
爆款数量变化如下图（图十三）
从图十二 、图十三我们可以看到，中信出版社历年爆款图书大致呈正态分布 ，说明使用的数据量基本足够 。各个年代的爆款数量并没有一定的规律性 。那对应的爆款书籍舆情分布又是怎样呢 ，如下图十四所示，
上图显示 ， 中信爆款书籍的STD展示效果主要集中在1.3-1.6之间 ，对于这部分书籍我们取出部分在图下进行了书籍展示（如图十五）
从上图可以看出， 经典书籍 的评分和STD高度相关 ，评分高 ，STD会比较低。也就是说，尽管书籍评分是非常个人化的事情，每个人对书籍的评价会有所差别 ，但是放到豆瓣的大用户量下 ，评分的大众性很强，经典书籍的评分STD还是很小的 。也就是说 ，书籍的评分和出版的时间 ，爆款的程度没有正相关的联系 。
5.评价差异最大的书籍是什么？
从上图我们看到各个评分的STD都有高有低，那么我们看一下STD的最大临界值是怎样的一个情况 ，从样例中 ，我们进行了STD差异最大的书籍进行了筛选，如下图所示：
评价差异大的原因可能来自多个方面 ，这里我们就不进行讨论了。
6.搜索内容相近书籍和评分是否准确？
大家如有看过兰大的高手寂寞之类的书籍 ，是否会有想继续找一些在内容和评分，以及评级上都能够与之媲美的书籍？豆瓣本身是有推荐机制的 ，如下图所示：
我们可以看到 ，豆瓣关联推荐的书籍，在评分、评级 、内容上有些和目标书籍相差有些大，为验证评分和评级的相似性 ，我们在中信云机器学习平台上 ，对豆瓣图书进行相似度建模，通过word2vec解析 ，来找到和目标书籍内容 ，评级，评分等最为接近的书籍 。
例如输入硅谷钢铁侠 ，我们通过对硅谷钢铁侠的数据标签进行建模解析 ，查出最接近此书内容的词云如下图（图二十一）所示 。
我们从豆瓣查出两本书的评价情况，评分和评级构成都是极为相似。
在推荐的时候 ，查询鞋狗 ，第一关联也是能看到硅谷钢铁侠名列前茅，豆瓣的推荐和机器学习实测的推荐是相吻合的 。
总结
豆瓣的图书评分 ，大家都知道是显示的平均分 ，也都能看到分数的分布情况，在大多数情况下，这个平均分是有效的 ，因为大家的评价较为接近（STD较小） ，但是很少有人注意到评分的分歧大小（即STD的大小），当看到一部STD很大的书籍 ， 平均分和我们感受不符时 ，我们会感到疑惑，进而觉得豆瓣的评分不靠谱 ，实际上 ，只是因为人民的评价差异太大（STD太大），使平均分的意义变得有限了而已 。
豆瓣的图书推荐 ，通过对目标图书的内容标签 ，评分构成和区间等进行综合对比，从而推荐和目标图书最相近的书籍 ，从目前的机器学习测量样本数据观察 ，这个评分是比较准确的。
最后，分析有什么疏漏，或者没讲清楚的地方 ，也欢迎大家指出~
安利一下: 中信机器学习平台 ， 有兴趣的朋友可以注册登陆试用一下。
豆瓣评分的分数是根据短评分数还是根据影评分数？
（很多人在看过我的文章后，开始逐渐关注自己的成长了 。通过我的经验让更多人变得更好 ，这就是我分享的动力吧！）
读书确实是一个性价比很高的自我成长方式 ，有时候，花上两天的时间 ，你就能看完人家用毕生心血研究出来的东西 。但读书并不是万能的 ，很多人都是盲目地读书，别人说什么书好 ，他就读什么 ，一通操作下来，发现效果真是太慢了 ，或者是根本读不下去 ，也就陆续都放弃了。
其实读不下去的书，我把它分为两类情况，一类是作者写的都是你认知范围内的事情 ，读起来当真索然无味；一类是高深难啃的书籍 ，读了也读不懂，于是便读不下去 。
第一类其实是关于选书的问题 ，很多人在选书的时候 ，并没有先分析自己的需求，而是盯着各种榜单购书 ，或者赶上平台做活动 ，抱着不买就亏的心理，买了一堆书回来当摆设 ，有的翻几页 ，却发现讲的都是自己耳熟能详的故事，并没有获得新知 。
其实所有的选书都应该从自己的问题出发 ，而不是从书单或排行榜进行选择。所以在选书的时候也是有方法的：
①确定需求
比如你想转行 ，或者在你的领域进行深耕，你就需要选择对你的职业和事业有帮助的书籍；比如最近比较拖延，那你可以看一下时间管理相关的书籍 。
比如最近孩子情绪不稳定 ，自己也时常感觉焦虑 ，就可以阅读一些讲亲子或者心理学的书籍 。
你还可以对照自己已有的知识体系，缺失了哪个部分 ，进行补充就可以。如果你不确定自己的兴趣在哪 ，可以先买一本该领域的书，进行试错 。
②确定渠道
比如我在搜《非暴力沟通》的时候 ，豆瓣会给我推荐很多书 ，大多数都是同类的；还有微信读书也是，都会根据你定下来的书籍推测你的兴趣 ，去进行延伸和推荐 。还有就是可以关注一些平台 、公众号 ，加入一些读书会等等，都是获取某个领域书单的好办法。
③筛选
一切书单都只是参考 ，在你真正读之前 ，还是要经过筛选的环节，首先确定需求，甭管推荐书的平台有多牛、人有多牛 ，只要不符合自己的需求 ，那就先pass 。
光符合需求还不够，下一步就是进行测评 ，最好用的是豆瓣的评分+短评+书评 ，当然，好评和差评都是参考 ，最重要的是自己在阅读一定量的书籍以后 ，就会有自己的评判选书的标准 。我总结了一个公式，供大家参考：
选书能力=了解自己的需求+甄别书籍质量
那第二类可能读不下去的书 ，就是很专业、高深难啃的书籍 ，当你在读书方面或者是某个领域方面，还是完全的小白 ，那一开始就不要去挑战那些晦涩的大头书籍 ，不是不读，只是时机未到。
就拿我自己来说，前段时间学了一个认知表达的课程 ，老师推荐了几本特别有深度的书 ，比如麦克卢汉的《理解媒介》，超级厚的一本书 ，我2个小时翻了大概70页 ，很多专业术语都看不明白，完全看不下去 ，其实很影响我阅读的积极性 ，后来索性放回到书架上。这几日我准备读本小说《烧纸》来找回读书的节奏，所以任何事情都是有循序渐进的过程 。
如果你喜欢故事 ，那就从小说切入 ，如果你喜欢心理学，就从入门级心理学切入 ，选择自己感兴趣的书本作为起步 ，能让事情变得简单很多 。
总而言之，再厉害的阅读方法，也得你有心思去拿起一本书。
以上就是我遇到读不下去书时候的解决方法 ，如果你也有自己的读书经验 ，欢迎留言分享 。
不 ，很多影评都不靠谱
豆瓣上面的人都是大师级别的人 ，你不要和他们理论 ，只能说嘴巴上功夫了得 。好**自己去品尝，每个人都有不同领悟····豆瓣上商业太重 ，所以不要相信他们的
豆瓣上的人 ，有些人为了一些利益嘴贱很····
关于“豆瓣书评分和推荐靠谱吗？”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了 ，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
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